<scp>SiMPL</scp> Wildlife Magnets: A Camera Trap Tool for Detecting All Creatures Great and Small
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We created the SiMPL wildlife magnet—a baited camera trap design that allows passive monitoring of wildlife, particularly small‐ to medium‐sized mammals. The SiMPL wildlife magnet is inexpensive and easy to construct. To evaluate its effectiveness, we conducted a two‐year case study using 9 camera stations along an elevation gradient in the White Mountains of the northeastern United States. We examined how the detection probability of mammal species changed with the inclusion of a SiMPL wildlife magnet using data from pre‐and post‐establishment. We found a significant increase in community‐level detection probability with the use of SiMPL wildlife magnets and for individual species, including red squirrels ( Tamiasciurus hudsonicus ), American marten ( Martes americana ), and fisher ( Pekania pennanti ). Moreover, we were able to capture more species with SiMPL wildlife magnets than without, including flying squirrels ( Glaucomys spp.), various rodents ( Cricetidae spp.), black bears ( Ursus americanus ), moose ( Alces alces ), owls, and other birds. The SiMPL wildlife magnet is an effective, low‐cost method for surveying wildlife communities, especially rodents and mesocarnivores. It addresses the limited field of view presented by other techniques for capturing small mammals on camera traps and enables efficient collection of phenology data, including vegetation and snowpack. This tool has several applications, including monitoring species' responses to management practices and global change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».